La domanda è legittima: se stiamo già facendo SEO, dobbiamo davvero preoccuparci anche dell'AEO? La risposta dipende da che tipo di ricerche vuole intercettare la tua azienda. Se l'obiettivo è solo il traffico da Google su keyword transazionali dirette ("acquista software CRM"), la SEO tradizionale rimane il canale principale. Se l'obiettivo include le query informazionali e comparative che sempre più buyer fanno direttamente agli AI engine — "quale CRM è più adatto per un'azienda manifatturiera con forza vendita itinerante?" — allora la SEO da sola non basta.
La questione non è AEO contro SEO. È capire dove le due discipline si sovrappongono, dove divergono, e come costruire una strategia che presidia entrambi i canali senza sprecare risorse.
L'obiettivo fondamentale: click vs citazione
La SEO ha un obiettivo primario: generare click. Il posizionamento in prima pagina su Google vale solo se converte in traffico verso il sito. L'algoritmo di Google ottimizza per la rilevanza della risposta e per l'intenzione di ricerca — ma il meccanismo finale è sempre il click su un link. Le metriche SEO classiche (ranking, CTR organico, sessioni da ricerca) misurano esattamente questa catena.
L'AEO ha un obiettivo diverso: generare citazione. Essere nominati come fonte autorevole nella risposta di ChatGPT o Perplexity non porta sempre un click diretto — molte risposte AI sono sufficientemente complete da non richiedere approfondimento esterno. Ma costruisce qualcosa di diverso: credibilità di marca nel momento di valutazione del buyer. Quando il responsabile acquisti di un'azienda manifatturiera chiede all'AI "chi sono i migliori partner HubSpot in Italia per il settore industriale" e la risposta include il tuo nome, stai presidiando la fase più alta e critica del funnel — quella della shortlist, che nella SEO tradizionale è quasi impossibile da intercettare con una singola keyword.
Le metriche AEO sono diverse: frequenza di citazione per query di settore rilevanti, posizione nelle risposte AI rispetto ai competitor, evoluzione della visibilità nel tempo. Non sono metriche di sessioni o bounce rate — riflettono un diverso meccanismo di valore.
I fattori di ranking: cosa cambia
La SEO tradizionale misura tre categorie di fattori principali: tecnici (velocità, struttura URL, indexabilità), on-page (keyword density, titoli, tag semantici) e off-page (backlink, domain authority). L'algoritmo di Google è pesantemente influenzato dalla qualità e quantità dei link in entrata — un segnale di "voti" dall'ecosistema del web.
Per l'AEO, il peso relativo di questi fattori cambia. I fattori tecnici rimangono rilevanti — un sito lento o mal strutturato è difficile da indicizzare per qualsiasi sistema. Ma il fattore off-page (backlink) perde centralità rispetto alla qualità semantica intrinseca del contenuto. I Large Language Model non "vedono" i backlink come segnale di autorevolezza: percepiscono l'autorevolezza attraverso la coerenza tematica del dominio, la densità informativa dei contenuti, la copertura sistematica degli argomenti di settore, e la struttura delle informazioni.
Questo ha implicazioni pratiche importanti. Un'azienda con pochi backlink ma con un corpus di contenuti ben strutturati e tematicamente coerenti può avere alta visibilità AEO. Un'azienda con domain authority elevata costruita su anni di link building ma con contenuti superficiali o frammentati può risultare scarsamente citabile dagli AI engine. Il vantaggio competitivo storicamente costruito sulla SEO non si trasferisce automaticamente all'AEO.
Il formato dei contenuti: struttura SEO vs struttura AEO
Questo è il punto dove le due discipline divergono più chiaramente — e dove le aziende che applicano alla lettera le regole SEO rischiano di penalizzarsi sul fronte AEO.
La SEO ottimizzata per Google tende a produrre contenuti con: titoli H2/H3 costruiti attorno alla keyword principale, paragrafi brevi (2-3 righe) pensati per la scansione visiva, liste puntate per aumentare la leggibilità, keyword distribution calcolata per rientrare nei range ottimali. Questo formato funziona per le SERP di Google perché è ottimizzato per la lettura rapida di chi scansiona i risultati.
L'AEO ottimizzata per i LLM richiede contenuti con: paragrafi densi (4-6 righe) che contengono un'informazione completa e autonoma, titoli che replicano domande reali del buyer piuttosto che keyword SEO, dati e numeri verificabili con fonte esplicita, vocabolario tecnico di settore usato in modo preciso e consistente. I modelli linguistici sono addestrati su testi che "rispondono" — e preferiscono il formato risposta completa al formato lista-puntata frammentata. Un LLM che legge un articolo con 15 bullet point di 5 parole ciascuno estrae pochissima informazione citabile rispetto a un articolo con 6 paragrafi densi che sviluppano lo stesso contenuto in modo narrativo.
La buona notizia: questo non significa abbandonare la leggibilità umana. I contenuti densi e informativi che funzionano bene per l'AEO tendono anche a performare meglio come user experience — il tempo di permanenza sulla pagina e il tasso di completamento della lettura aumentano. L'ottimizzazione AEO e la qualità per il lettore umano sono allineate, non in conflitto.
Le keyword: volume vs domanda reale del buyer
La logica SEO tradizionale parte dal volume di ricerca: si identificano le keyword con maggior traffico e si ottimizzano contenuti per catturare quella domanda. Questo ha senso quando l'obiettivo è il traffico organico su Google. Per l'AEO, la logica è diversa.
Gli AI engine rispondono a domande formulate in linguaggio naturale, spesso molto specifiche, con volumi di ricerca che strumenti come Ahrefs o SEMrush misurano come bassi o nulli. "Qual è il miglior CRM per un'azienda manifatturiera con 30 commerciali e un ERP SAP?" non ha volume di ricerca su Google — ma è esattamente la domanda che un responsabile IT o un direttore commerciale fa a ChatGPT prima di costruire una shortlist di fornitori. Essere la fonte che risponde a questa domanda non porta traffico, ma porta awareness nel momento più critico del processo decisionale.
Un piano AEO deve identificare queste domande di buyer — che raramente corrispondono alle keyword con alto volume — e costruire contenuti che le rispondono in modo esaustivo. Spesso si tratta di un lavoro di customer intelligence (quali domande fanno i clienti nelle call di discovery?) più che di keyword research tradizionale.
Dove le due strategie si rinforzano
Nonostante le differenze, AEO e SEO condividono basi comuni che rendono l'integrazione naturale. La struttura tecnica del sito (velocità, accessibilità, markup semantico corretto) serve entrambe le discipline. I dati strutturati Schema.org migliorano sia i rich snippet Google sia la citabilità AI. La costruzione di topic cluster — pillar page + articoli satellite su un tema specifico — è raccomandata sia dalla SEO moderna (per costruire autorevolezza tematica agli occhi di Google) sia dall'AEO (per costruire coerenza semantica agli occhi dei LLM).
In pratica, le aziende che hanno già una strategia SEO strutturata basata su topic cluster hanno un vantaggio di partenza nell'AEO: il lavoro di copertura tematica è già parzialmente fatto. Quello che manca spesso è il formato: riscrivere i contenuti in modo più denso, answer-first, con FAQ operative, aggiungere dati strutturati, verificare la consistenza terminologica. È un lavoro di ottimizzazione su base esistente — non una ripartenza da zero.
Come costruire una strategia integrata SEO + AEO
Il punto di partenza pratico è una verifica della copertura tematica attuale: quali domande del buyer — sia ad alto volume (SEO) sia a basso volume ma alta rilevanza commerciale (AEO) — trovano risposta nel corpo di contenuti esistente? Il gap mapping identifica dove investire prima.
La sequenza operativa che funziona: ottimizzare i contenuti esistenti ad alto traffico perché abbiano anche struttura AEO (paragrafi densi, FAQ, dati strutturati); creare nuovi contenuti per le query AEO non presidiate; monitorare l'effetto su entrambi i canali (ranking Google + citabilità AI) e iterare. Non è necessario separare i budget SEO e AEO: la maggior parte delle azioni ha effetti positivi su entrambi i canali.
L'unico scenario in cui una scelta netta è necessaria è quando le risorse sono molto limitate e bisogna prioritizzare. In quel caso, la regola è semplice: se la tua azienda vende soluzioni con cicli di vendita lunghi e buyer che fanno ricerca estesa prima di decidere, l'AEO vale quanto la SEO — e in alcuni mercati di nicchia vale di più, perché la concorrenza AEO è quasi assente mentre quella SEO è affermata da anni.
FAQ
È possibile misurare il ROI dell'AEO come quello della SEO?
Parzialmente. La citabilità AI è misurabile; il contributo diretto al pipeline è più difficile da isolare. Il modello di attribuzione più utile è qualitativo: tracciare i mention AI nel percorso del buyer tramite domande nelle call di discovery.
I backlink SEO influenzano la visibilità AEO?
Indirettamente. I backlink migliorano l'autorevolezza percepita da Google, che influenza le AI Overviews. Per ChatGPT e Perplexity, l'impatto è molto più limitato rispetto alla qualità intrinseca dei contenuti.
L'AEO richiede strumenti dedicati o bastano quelli SEO?
Per il monitoring serve qualcosa di specifico (Ahrefs AI tracking, HubSpot AI Visibility, query manuali sistematiche). Per l'ottimizzazione dei contenuti, i principi possono essere applicati con i workflow editoriali esistenti senza strumenti aggiuntivi.
Se passiamo a una struttura AEO-first, rischiamo di perdere ranking SEO?
In genere no. Contenuti più densi, strutturati e informativi tendono a performare meglio anche su Google, specialmente dopo gli aggiornamenti Helpful Content degli ultimi anni. Il rischio principale è il contrario: un'eccessiva ottimizzazione keyword-stuffing che penalizza l'AEO senza migliorare la SEO.
